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题名结合小波包与神经网络的压缩机故障诊断方法
被引量:3
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作者
罗小荣
吴亚锋
魏文德
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机构
西北工业大学动力与能源学院
西安市霸桥区环境监测站
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出处
《石油机械》
北大核心
2005年第4期44-46,77,共3页
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文摘
介绍了一种针对滚动转子式压缩机故障的小波包神经网络诊断方法。利用压缩机壳体顶部或侧部获取的振动信号, 通过小波包分解与单支重构, 提取出该振动信号各频率段的能量作为特征信息, 利用BP神经网络将正常和异常压缩机区别开来。此方法具有检测效率高、可靠性高等优点, 受生产现场环境的干扰小, 可用于压缩机产品的在线诊断。小波包与神经网络诊断方法对其他机械设备的故障实时在线诊断也具有一定的工程实用价值。
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关键词
BP神经网络
实时
小波包分解
在线诊断
检测效率
故障
特征信息
压缩机
振动信号
机械设备
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Keywords
rolling rotor compressor, wavelet packet, back-propagation neural network, fault diagnosis
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分类号
TE964
[石油与天然气工程—石油机械设备]
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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